如果已经安装了vllm,那么huggingface-hub应该也已经安装好了。 pip install huggingface_hub 找一处空间足够大的地方。需要约 40 GB 空闲空间来存放 INT4 量化的 72B 模型权重,最好是固态硬盘,从而获得最快的模型加载速度。首先将HF_ENDPOINT环境变量修改为 hf-mirror.com: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror....
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)returnoutputsif__name__ =="__main__":# 初始化 vLLM 推理引擎model='/mnt/soft/models/qwen/Qwen2-72B-Instruct'# 指定模型路径# model="qwen/Qwen2-7B-Instruct" # 指定模型名称,自动下载模型tokenizer =None# 加载分词器后传入vLLM 模型,但不是必要...
will the default sampling parameters help? 出现同样的问题,使用qwen2-72b-instruct模型,bf16/awq/gptq int4 int8 均有该问题,输入为长文本(多轮对话,尤其重复问题问多遍)或者极短文本(如vllm测试脚本,只有开始两个字)均非常容易激发这个问题,使用transformer/vllm/lmdeploy推理都会出现。使用默认生成参数,微调...
top_p=top_p,max_tokens=max_tokens,stop_token_ids=stop_token_ids)# 初始化 vLLM 推理引擎llm=LLM(model=model,tokenizer=tokenizer,max_model_len=max_model_len,trust_remote_code=True)outputs=llm.generate(prompts,sampling_params)returnoutputsif__name__=="__main__":# 初始化...
vLLM:0.5.0 cuda: 12.2 模型:QWen2-72B-Instruct 三、安装步骤 1、安装Conda Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,旨在简化软件包的安装、配置和使用 对于Python环境的部署,能够非常方便的切换环境。 可以通过conda官网链接下载安装:https://www.anaconda.com/download#downloads ...
Qwen2-VL-2B 和 Qwen2-VL-7B模型开源了, Qwen2-VL-72B只开源了API!开源模型已集成到 Hugging Face Transformers、vLLM 和其他第三方框架中。 一、性能 72B: 从六个关键维度评估模型的视觉能力:复杂的大学水平问题解决、数学能力、文档和表格理解、多语言文本图像理解、一般场景问答、视频理解和基于代理的交互。
我们开源了Qwen2-VL-2B和Qwen2-VL-7B,使用Apache 2.0许可证,并发布了Qwen2-VL-72B的API!该开源集成到Hugging Face Transformers、vLLM及其他第三方框架中。希望你喜欢! 3、性能 图像基准测试 视频基准测试 代理基准测试 SR、GC、TM和EM分别表示成功率、目标条件成功、类型匹配和精确匹配。
一觉醒来,中国的开源模型再次震撼了全世界。坐等许久,Qwen2-72B终于发布了!这个模型一出世,直接杀进开源LLM排行榜第一,完全碾压美国最强的Llama3-70B。 有趣的是,第二名也是来自阿里的Qwen1.5-110B在各大基准测试中,Qwen2-72B一举斩获了十几项世界冠军,尤其在代码和数学能力上提升最为明显。
想问下我们目前是否支持部署,如果不能部署的话预计什么时候可以支持一下~Collaborator Jintao-Huang commented Aug 5, 2024 已经支持了 文档有写～ Jintao-Huang closed this as completed Aug 8, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment ...
Qwen2-VL采用了三阶段训练方法，包括ViT组件的预训练、使用更广泛数据的全面学习和使用指令数据集的LLM...